CN117118781A - 一种智能化工业网关设计方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工业网关技术领域，具体为一种智能化工业网关设计方法及装置，包括以下步骤：利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议。本发明中，通过深度学习对设备通讯数据进行实时分析，大幅提高对设备通讯协议的自动识别能力，边缘计算模块的部署优化了数据处理效率，节省了网络带宽，实时异常检测和设备行为建模为工业网关提供安全防护，同时也提高对故障的响应速度和准确性，图神经网络的引入使得工业控制系统的拓扑结构得到有效优化，保障了系统的通信效率，强化学习算法使得资源和通信的调度更为合理，满足复杂环境下的实时需求，而边缘虚拟化和容器化技术的采用，提升了网关的部署灵活性和扩展性。
Description
技术领域
本发明涉及工业网关技术领域，尤其涉及一种智能化工业网关设计方法及装置。
背景技术
工业网关设计方法是在工业自动化系统中，为了实现设备之间的数据传输和通信而设计的关键技术。工业控制系统通常由各种不同类型的设备组成，例如传感器、执行器、PLC可编程逻辑控制器等。而这些设备通常使用不同的通信协议和接口，造成了设备之间的互联互通存在困难。为了解决这一问题，工业网关应运而生。工业网关是一种专用设备，具有多种通信接口和协议转换功能，能够将不同类型设备之间的通信协议进行转换和适配，实现数据在不同设备之间的传输和交互。
在工业网关的实际使用过程中，传统的工业网关配置依赖于手动操作，容易出错且效率低下。缺乏有效的实时数据处理和异常检测机制，可能导致系统出现延迟或漏报。过度依赖于云端计算，增加了数据传输成本和网络延迟。对于通讯协议和设备行为的处理过于静态，缺乏足够的灵活性和自适应能力。未采用虚拟化和容器化技术，使得网关的部署和扩展变得困难。未对系统资源和通信策略进行优化，导致资源使用不均和通信效率低下。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能化工业网关设计方法及装置。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能化工业网关设计方法，包括以下步骤：
利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库，初步完成协议的自动转换，生成协议识别与初步转换数据；
在工业网关中部署边缘计算模块，通过机器学习和数据挖掘技术对所述协议识别与初步转换数据进行预处理、特征提取，生成边缘预处理数据，以降低传输量；
基于模式识别和机器学习算法，使用所述边缘预处理数据进行实时异常检测，通过对比设备历史数据和实时状态，实现故障诊断，生成异常与故障报告；
通过深度学习方法对设备行为进行建模，利用所述异常与故障报告，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，结合图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，建立设备行为模型；
引入强化学习算法，结合所述设备行为模型进行工业网关的资源和通信优，实现网络带宽的有效分配和数据流量的动态调整，生成优化的通信策略；
借助边缘虚拟化和容器化技术，将网关进行模块化部署，结合所述优化的通信策略进行动态调度，拟定虚拟化的网关部署方案。
作为本发明的进一步方案，利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库，初步完成协议的自动转换，生成协议识别与初步转换数据的步骤具体为：
使用传感器或接口收集工业设备的通讯数据样本，建立设备通讯原始数据集；
使用缺失值填充、异常值剔除、数据标准化方法，对所述设备通讯原始数据集进行数据清洗和预处理，获取清洗后的设备通讯数据集；
使用PyTorch框架搭建CNN深度学习模型，优化器选择Adam，损失函数选择交叉熵，对所述清洗后的设备通讯数据集进行训练，生成通讯协议特征模型；
利用所述通讯协议特征模型与传统协议库，使用余弦相似度方法进行模型特征的比对，识别出设备通讯协议信息；
基于所述设备通讯协议信息，使用预定义的协议转换规则进行协议的自动转换，获取标准化的设备通讯协议数据。
作为本发明的进一步方案，在工业网关中部署边缘计算模块，通过机器学习和数据挖掘技术对所述协议识别与初步转换数据进行预处理、特征提取，生成边缘预处理数据，以降低传输量的步骤具体为：
选择NVIDIA Jetson系列边缘计算芯片，在工业网关中安装边缘计算硬件模块，生成边缘计算硬件环境；
利用MinMax标准化方法对标准化的设备通讯协议数据进行数据预处理，获取预处理后的设备通讯协议数据；
通过机器学习技术，使用随机森林算法中的特征重要性进行特征提取，从所述预处理后的设备通讯协议数据中提取关键特征，建立设备通讯关键特征数据；
利用数据挖掘技术，使用PCA方法对所述设备通讯关键特征数据进行降维，并选择主成分数量，得到边缘预处理数据。
作为本发明的进一步方案，基于模式识别和机器学习算法，使用所述边缘预处理数据进行实时异常检测，通过对比设备历史数据和实时状态，实现故障诊断，生成异常与故障报告的步骤具体为：
收集设备的历史通讯数据，并使用InfluxDB时间序列数据库存储数据，生成设备历史通讯数据存档；
利用模式识别技术，使用支持向量机与核函数，训练设备通讯正常模式模型；
将所述边缘预处理数据输入到设备通讯正常模式模型中，并利用Apache Kafka实时数据流框架，进行数据的实时传输与处理，生成设备实时状态信息；
比对设备历史通讯数据存档与设备实时状态信息，利用时间窗口技术，对设备状态进行滑动窗口分析，发现异常模式，生成异常与故障报告。
作为本发明的进一步方案，通过深度学习方法对设备行为进行建模，利用所述异常与故障报告，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，结合图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，建立设备行为模型的步骤具体为：
基于所述设备行为使用自编码器、PCA算法进行数据降维，获取处理后的特征数据；
利用深度学习算法，使用LSTM网络结构，基于处理后的特征数据进行模型训练，建立设备行为深度学习模型；
采用设备行为深度学习模型，并利用异常与故障报告作为测试集进行模型监测和调优，获取调优后的设备行为模型；
结合所述设备行为模型，采用图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，获取优化后的工业控制系统拓扑；
基于所述调优后的设备行为模型，再次优化工业控制系统的拓扑结构，建立完整的设备行为模型。
作为本发明的进一步方案，引入强化学习算法，结合所述设备行为模型进行工业网关的资源和通信优，实现网络带宽的有效分配和数据流量的动态调整，生成优化的通信策略的步骤具体为：
定义强化学习的状态、动作、奖励函数，所述状态具体为当前网络状态，动作具体为分配策略，奖励函数具体为通信效率，获取强化学习环境定义；
基于所述设备行为模型，结合强化学习环境定义，使用深度Q网络进行强化学习模型训练，获取训练完成的DQN模型；
通过所述DQN模型进行策略的推导，生成优化的通信策略；
根据所述设备行为模型和优化的通信策略，动态调整网络带宽，进行网络带宽有效分配，生成网络带宽分配方案；
根据所述网络带宽分配方案进行流量调整，得到动态调整的数据流量。
作为本发明的进一步方案，借助边缘虚拟化和容器化技术，将网关进行模块化部署，结合所述优化的通信策略进行动态调度，拟定虚拟化的网关部署方案的步骤具体为：
选择Kubernetes边缘虚拟化技术，作为所选虚拟化技术；
基于所选虚拟化技术将网关进行模块化部署，生成模块化的网关部署方案；
根据动态调整的数据流量和优化的通信策略，对所述模块化的网关部署方案进行动态调度，建立动态调度的网关部署；
对所述模块化的网关部署方案进行实际环境测试，验证部署方案的效率和稳定性，获取实际环境测试结果；
基于所述实际环境测试结果优化网关部署方案，拟定优化后的虚拟化网关部署方案。
一种智能化工业网关设计装置用于执行智能化工业网关设计方法，所述一种智能化工业网关设计装置是由协议识别与转换模块、边缘数据处理模块、异常检测与诊断模块、行为建模与系统拓扑模块、强化学习通信优化模块、边缘动态调度模块组成。
作为本发明的进一步方案，所述协议识别与转换模块利用深度学习分类算法对原始通讯数据进行实时分析，以识别设备的通讯协议，结合传统协议库，通过自动转换算法将所述通讯协议转化为标准化协议数据；
所述边缘数据处理模块在工业网关中部署，采用机器学习数据预处理技术对所述标准化协议数据进行预处理，执行数据标准化、特征选择、降维操作，生成边缘预处理数据；
所述异常检测与诊断模块采用模式识别和机器学习算法对边缘预处理数据进行分析，进行实时异常检测，与设备历史数据和实时状态进行比较，生成异常与故障报告；
所述行为建模与系统拓扑模块使用深度学习技术对设备行为进行建模，并根据所述异常与故障报告来监测设备故障或异常行为，基于图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，输出设备行为模型、优化拓扑；
所述强化学习通信优化模块引入强化学习算法，并结合设备行为模型，对资源和通讯进行优化，通过定义状态、动作和奖励，采用深度Q网络进行训练，从而生成优化通信策略；
所述边缘动态调度模块使用边缘虚拟化技术将网关进行模块化部署，结合所述优化通讯策略，根据实时的网络需求和状态，动态调度和部署相应的虚拟网关。
作为本发明的进一步方案，所述协议识别与转换模块包括数据接入子模块、深度学习识别子模块、协议转换子模块；
所述边缘数据处理模块包括数据标准化子模块、特征选择子模块、数据降维子模块；
所述异常检测与诊断模块包括实时异常检测子模块、历史数据对比子模块、故障诊断子模块；
所述行为建模与系统拓扑模块包括设备行为建模子模块、异常监测子模块、系统拓扑优化子模块；
所述强化学习通信优化模块包括状态定义子模块、动作与奖励定义子模块、深度Q网络训练子模块；
所述边缘动态调度模块包括边缘虚拟化子模块、模块化部署子模块、动态调度策略子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过深度学习对设备通讯数据进行实时分析，大幅提高对设备通讯协议的自动识别能力，降低人工干预和配置的需求。边缘计算模块的部署优化了数据处理效率，减少了数据传输量，节省了网络带宽。实时异常检测和设备行为建模为工业网关提供了更强大的安全防护，同时也提高了对故障的响应速度和准确性。图神经网络的引入使得工业控制系统的拓扑结构得到有效优化，保障了系统的通信效率。强化学习算法使得资源和通信的调度更为合理，满足复杂环境下的实时需求。而边缘虚拟化和容器化技术的采用，提升了网关的部署灵活性和扩展性。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的步骤1细化流程图；
图3为本发明的步骤2细化流程图；
图4为本发明的步骤3细化流程图；
图5为本发明的步骤4细化流程图；
图6为本发明的步骤5细化流程图；
图7为本发明的步骤6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种智能化工业网关设计方法，包括以下步骤：
利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库，初步完成协议的自动转换，生成协议识别与初步转换数据；
在工业网关中部署边缘计算模块，通过机器学习和数据挖掘技术对协议识别与初步转换数据进行预处理、特征提取，生成边缘预处理数据，以降低传输量；
基于模式识别和机器学习算法，使用边缘预处理数据进行实时异常检测，通过对比设备历史数据和实时状态，实现故障诊断，生成异常与故障报告；
通过深度学习方法对设备行为进行建模，利用异常与故障报告，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，结合图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，建立设备行为模型；
引入强化学习算法，结合设备行为模型进行工业网关的资源和通信优，实现网络带宽的有效分配和数据流量的动态调整，生成优化的通信策略；
借助边缘虚拟化和容器化技术，将网关进行模块化部署，结合优化的通信策略进行动态调度，拟定虚拟化的网关部署方案。
首先，通过深度学习模型实现对接入设备通讯数据的实时分析和自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库进行自动转换，解决了协议不一致的问题。其次，在工业网关中部署边缘计算模块对协议转换数据进行预处理和特征提取，生成边缘预处理数据，降低了传输量并提高了传输效率。接下来，利用机器学习和数据挖掘技术进行实时异常检测和故障诊断，通过对比设备历史数据和实时状态，及时捕捉异常情况并生成相应报告。同时，通过深度学习方法建立设备行为模型，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，并与图神经网络结合优化工业控制系统的拓扑结构。引入强化学习算法实现优化通信策略，有效分配网络带宽和动态调整数据流量。最后，借助边缘虚拟化和容器化技术进行模块化部署，并结合优化的通信策略进行动态调度，提高系统的灵活性和可扩展性。
请参阅图2，利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库，初步完成协议的自动转换，生成协议识别与初步转换数据的步骤具体为：
使用传感器或接口收集工业设备的通讯数据样本，建立设备通讯原始数据集；
使用缺失值填充、异常值剔除、数据标准化方法，对设备通讯原始数据集进行数据清洗和预处理，获取清洗后的设备通讯数据集；
使用PyTorch框架搭建CNN深度学习模型，优化器选择Adam，损失函数选择交叉熵，对清洗后的设备通讯数据集进行训练，生成通讯协议特征模型；
利用通讯协议特征模型与传统协议库，使用余弦相似度方法进行模型特征的比对，识别出设备通讯协议信息；
基于设备通讯协议信息，使用预定义的协议转换规则进行协议的自动转换，获取标准化的设备通讯协议数据。
收集工业设备的通讯数据样本，可以使用传感器或接口获取。建立设备通讯原始数据集。对原始数据集进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值剔除和数据标准化等方法，以获取清洗后的设备通讯数据集。使用PyTorch等深度学习框架搭建卷积神经网络(CNN)模型。选择Adam作为优化器，交叉熵作为损失函数。将清洗后的设备通讯数据集用于训练深度学习模型，以生成通讯协议特征模型。利用生成的通讯协议特征模型与传统协议库进行比对。使用余弦相似度等方法，判断设备通讯协议特征与协议库中的哪个协议最为相似，从而识别出设备的通讯协议信息。基于设备通讯协议信息和预定义的协议转换规则，进行协议的自动转换。将识别出的设备通讯协议数据转换为标准化的格式，以便后续的数据处理和分析。
利用深度学习模型和传统协议库，实现对接入设备通讯协议的自动识别，减少了手动配置和识别的工作量。通过将识别的通讯协议数据进行自动转换，使得设备通讯数据能够以标准化的格式进行处理和分析。深度学习模型能够实时分析设备通讯数据，快速识别协议并进行转换，提高了响应速度和处理效率。
请参阅图3，在工业网关中部署边缘计算模块，通过机器学习和数据挖掘技术对协议识别与初步转换数据进行预处理、特征提取，生成边缘预处理数据，以降低传输量的步骤具体为：
选择NVIDIA Jetson系列边缘计算芯片，在工业网关中安装边缘计算硬件模块，生成边缘计算硬件环境；
利用MinMax标准化方法对标准化的设备通讯协议数据进行数据预处理，获取预处理后的设备通讯协议数据；
通过机器学习技术，使用随机森林算法中的特征重要性进行特征提取，从预处理后的设备通讯协议数据中提取关键特征，建立设备通讯关键特征数据；
利用数据挖掘技术，使用PCA方法对设备通讯关键特征数据进行降维，并选择主成分数量，得到边缘预处理数据。
首先，预处理数据和特征提取可以降低传输量，减少了需要传输的数据量，从而减轻了网络负载和带宽需求，提高了数据传输的效率和速度。其次，通过剔除冗余数据和提取关键特征，数据处理和分析的效率得到提升，加速了系统的响应速度。此外，将机器学习和数据挖掘任务下放到边缘计算模块中进行处理，不仅提高了资源利用效率，减轻了中心服务器的负担，还增强了系统的稳定性和可靠性。综合而言，通过部署边缘计算模块、预处理数据和特征提取，可以实现降低传输量、加速数据处理、提高资源利用效率和提升系统稳定性的有益效果，为工业网关设计带来了显著的优势和便利性。
请参阅图4，基于模式识别和机器学习算法，使用边缘预处理数据进行实时异常检测，通过对比设备历史数据和实时状态，实现故障诊断，生成异常与故障报告的步骤具体为：
收集设备的历史通讯数据，并使用InfluxDB时间序列数据库存储数据，生成设备历史通讯数据存档；
利用模式识别技术，使用支持向量机与核函数，训练设备通讯正常模式模型；
将边缘预处理数据输入到设备通讯正常模式模型中，并利用Apache Kafka实时数据流框架，进行数据的实时传输与处理，生成设备实时状态信息；
比对设备历史通讯数据存档与设备实时状态信息，利用时间窗口技术，对设备状态进行滑动窗口分析，发现异常模式，生成异常与故障报告。
通过利用边缘预处理数据和实时数据处理，能够实现对设备的实时异常检测。这有助于及时发现设备的异常状态，减少潜在故障对生产过程的不良影响。通过比对历史数据与实时状态，结合模式识别和机器学习算法，能够准确地进行故障诊断。生成的异常与故障报告提供了对故障原因的详细描述，便于后续的维修和维护工作。基于模式识别和机器学习算法，该方法提供了智能化的设备管理能力。通过实时异常检测和故障诊断，可以提前采取预防措施，降低故障发生的风险，并提高设备的可靠性和连续性运行。
请参阅图5，通过深度学习方法对设备行为进行建模，利用异常与故障报告，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，结合图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，建立设备行为模型的步骤具体为：
基于设备行为使用自编码器、PCA算法进行数据降维，获取处理后的特征数据；
利用深度学习算法，使用LSTM网络结构，基于处理后的特征数据进行模型训练，建立设备行为深度学习模型；
采用设备行为深度学习模型，并利用异常与故障报告作为测试集进行模型监测和调优，获取调优后的设备行为模型；
结合设备行为模型，采用图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，获取优化后的工业控制系统拓扑；
基于调优后的设备行为模型，再次优化工业控制系统的拓扑结构，建立完整的设备行为模型。
通过实时监测设备的状态和行为，可以实时检测设备的异常情况。及早发现异常可以帮助防止故障的进一步发展，减少生产停机时间和损失。利用模式识别和机器学习算法，可以自动识别和诊断设备故障。通过比对实时状态与已知正常模式或历史数据，可以快速确定故障原因，提高故障诊断的准确性和效率。实时异常检测和故障诊断有助于提高设备的可靠性和稳定性。通过及时采取预防措施或维修措施，可以减少故障的发生，延长设备的寿命，并最大程度地保持生产线的正常运行。准确的故障诊断可以指导维修和维护工作的安排和资源的分配。避免了在未发生故障的设备上进行不必要的维修，减少了维修时间和成本，提高了资源利用效率。通过分析生成的异常与故障报告，可以从数据的角度洞察设备运行情况和趋势，为决策提供依据。基于数据驱动的决策可以更好地优化运营和维护策略，提高工业网关的整体效益和生产效率。
请参阅图6，引入强化学习算法，结合设备行为模型进行工业网关的资源和通信优，实现网络带宽的有效分配和数据流量的动态调整，生成优化的通信策略的步骤具体为：
定义强化学习的状态、动作、奖励函数，状态具体为当前网络状态，动作具体为分配策略，奖励函数具体为通信效率，获取强化学习环境定义；
基于设备行为模型，结合强化学习环境定义，使用深度Q网络进行强化学习模型训练，获取训练完成的DQN模型；
通过DQN模型进行策略的推导，生成优化的通信策略；
根据设备行为模型和优化的通信策略，动态调整网络带宽，进行网络带宽有效分配，生成网络带宽分配方案；
根据网络带宽分配方案进行流量调整，得到动态调整的数据流量。
通过使用强化学习算法，可以根据当前网络状态和设备行为模型生成优化的通信策略。这样可以实现对网络带宽的有效分配，确保各个设备或应用程序能够获得适当的带宽资源，提高网络的性能和吞吐量。基于设备行为模型和优化的通信策略，可以动态调整数据流量。通过根据网络带宽分配方案进行流量调整，可以实现数据流的动态适应性，使得数据在不同设备之间或不同应用程序之间进行自适应的调度，避免网络拥塞和瓶颈现象，提高数据传输的效率和速度。通过结合设备行为模型和强化学习算法，优化的通信策略可以有效地提高通信效率。通信效率的提升可使数据传输更加迅速和可靠，有助于提高工业网关系统的整体性能和响应能力。通过动态调整网络带宽和数据流量，可以实现资源的合理利用。根据实时的通信需求和设备行为模型，通过优化的通信策略，避免了资源的浪费和过度分配，提高了资源的利用效率，并降低了通信成本。强化学习算法结合设备行为模型的优化通信策略能够使工业网关系统具备自适应性和智能化管理能力。系统能够根据动态变化的网络环境和设备行为自动调整通信策略，提高系统的适应性和稳定性，为工业网关实现智能化网络管理提供支持。
请参阅图7，借助边缘虚拟化和容器化技术，将网关进行模块化部署，结合优化的通信策略进行动态调度，拟定虚拟化的网关部署方案的步骤具体为：
选择Kubernetes边缘虚拟化技术，作为所选虚拟化技术；
基于所选虚拟化技术将网关进行模块化部署，生成模块化的网关部署方案；
根据动态调整的数据流量和优化的通信策略，对模块化的网关部署方案进行动态调度，建立动态调度的网关部署；
对模块化的网关部署方案进行实际环境测试，验证部署方案的效率和稳定性，获取实际环境测试结果；
基于实际环境测试结果优化网关部署方案，拟定优化后的虚拟化网关部署方案。
首先，模块化部署使网关功能得以独立扩展和更新，提高系统的灵活性和可维护性。其次，动态调度根据实时需求和网络状态灵活分配资源，优化通信路径，提升系统性能和资源利用效率。此外，优化后的部署方案经过实际环境测试，能够验证其效率和稳定性，保证稳定的数据传输和通信效果。同时，虚拟化的网关部署方案具备弹性和可伸缩性，能够根据负载情况自动调整资源和容量，应对网络环境的变化。管理简化和资源节约也是其中的优势，虚拟化环境下统一管理和监控各个模块，降低管理和运维复杂性，实现资源的高效利用。
请参阅图8，一种智能化工业网关设计装置用于执行智能化工业网关设计方法，一种智能化工业网关设计装置是由协议识别与转换模块、边缘数据处理模块、异常检测与诊断模块、行为建模与系统拓扑模块、强化学习通信优化模块、边缘动态调度模块组成。
协议识别与转换模块利用深度学习分类算法对原始通讯数据进行实时分析，以识别设备的通讯协议，结合传统协议库，通过自动转换算法将通讯协议转化为标准化协议数据；
边缘数据处理模块在工业网关中部署，采用机器学习数据预处理技术对标准化协议数据进行预处理，执行数据标准化、特征选择、降维操作，生成边缘预处理数据；
异常检测与诊断模块采用模式识别和机器学习算法对边缘预处理数据进行分析，进行实时异常检测，与设备历史数据和实时状态进行比较，生成异常与故障报告；
行为建模与系统拓扑模块使用深度学习技术对设备行为进行建模，并根据异常与故障报告来监测设备故障或异常行为，基于图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，输出设备行为模型、优化拓扑；
强化学习通信优化模块引入强化学习算法，并结合设备行为模型，对资源和通讯进行优化，通过定义状态、动作和奖励，采用深度Q网络进行训练，从而生成优化通信策略；
边缘动态调度模块使用边缘虚拟化技术将网关进行模块化部署，结合优化通讯策略，根据实时的网络需求和状态，动态调度和部署相应的虚拟网关。
首先，协议识别与转换模块通过深度学习分类算法和自动转换算法，实现了设备通讯协议的识别和转换，提高了通信的兼容性和稳定性。其次，边缘数据处理模块采用机器学习技术对标准化协议数据进行预处理，减少冗余性，为后续的分析和建模提供准确的数据基础。异常检测与诊断模块通过模式识别和机器学习算法实现实时的异常检测和诊断，提高故障检测的准确性和响应速度。行为建模与系统拓扑模块通过行为建模和图神经网络优化，提高系统的稳定性和可扩展性。强化学习通信优化模块结合设备行为模型和强化学习算法，实现了资源和通信的优化，提高了通信效率和资源利用率。最后，边缘动态调度模块利用边缘虚拟化技术进行模块化部署和动态调度，实现了资源的灵活管理和动态分配。
请参阅图8，协议识别与转换模块包括数据接入子模块、深度学习识别子模块、协议转换子模块；
边缘数据处理模块包括数据标准化子模块、特征选择子模块、数据降维子模块；
异常检测与诊断模块包括实时异常检测子模块、历史数据对比子模块、故障诊断子模块；
行为建模与系统拓扑模块包括设备行为建模子模块、异常监测子模块、系统拓扑优化子模块；
强化学习通信优化模块包括状态定义子模块、动作与奖励定义子模块、深度Q网络训练子模块；
边缘动态调度模块包括边缘虚拟化子模块、模块化部署子模块、动态调度策略子模块。
协议识别与转换模块：
数据接入子模块能够实现对原始通信数据的采集和接入，确保数据可用性和完整性。
深度学习识别子模块可以通过训练深度学习模型，实时对原始通讯数据进行分类和协议识别，提高通信协议的识别准确性。
协议转换子模块通过自动转换算法将不同设备的通信协议转化为标准化协议数据，简化设备间的通信，并提高通信的兼容性和稳定性。
边缘数据处理模块：
数据标准化子模块能够对标准化协议数据进行数据预处理，确保数据的一致性和可比性，减少数据处理的难度。
特征选择子模块能够选择对异常检测和系统建模有意义的特征，提高后续算法的效率和准确性。
数据降维子模块可以减少数据的维度，降低存储和处理的成本，并提高算法的执行效率。
异常检测与诊断模块：
实时异常检测子模块能够通过模式识别和机器学习算法实时检测边缘预处理数据中的异常，及时发现设备的异常行为。
历史数据对比子模块可以将实时数据与设备的历史数据进行比对，辅助异常的判断和诊断。
故障诊断子模块通过分析异常数据和设备状态，生成异常与故障报告，帮助工程师准确诊断设备故障，提高故障处理的效率和准确性。
行为建模与系统拓扑模块：
设备行为建模子模块通过深度学习技术对设备的行为进行建模，能够更好地理解设备的工作模式和行为规律。
异常监测子模块可以根据设备的行为模型和实时异常报告进行监测，及时检测设备的异常行为，避免系统的进一步故障。
系统拓扑优化子模块利用图神经网络等技术，优化工业控制系统的拓扑结构，提高系统的稳定性、可扩展性和性能。
强化学习通信优化模块：
状态定义子模块能够根据系统的实时状态和环境信息，定义优化通信过程中所需的状态，为后续的策略制定提供依据。
动作与奖励定义子模块通过定义合适的动作和奖励函数，使得强化学习算法能够在优化通信过程中选择合适的动作并获得奖励，逐步调整通信策略并达到优化目标。
深度Q网络训练子模块通过训练深度Q网络，使其能够学习并优化通信策略，提高通信的效率和资源利用率。
边缘动态调度模块：
边缘虚拟化子模块能够将网关进行模块化部署，提高资源的灵活管理和分配能力。
模块化部署子模块可以根据实时的网络需求和状态，动态调度和部署相应的虚拟网关模块，实现资源的动态分配和优化。
动态调度策略子模块结合优化通信策略，进行动态调度和资源分配，保证系统的性能和稳定性，提高网络的响应速度和效率。
工作原理：首先数据接入子模块负责采集和接入原始通信数据，并确保数据的可用性和完整性。这个子模块的目标是从各种来源收集通信数据，例如传感器、设备或网络流量，以备后续处理使用。深度学习识别子模块通过训练深度学习模型实时对原始通信数据进行分类和协议识别。这个子模块的目标是通过深度学习算法，对不同协议的通信数据进行自动分类和识别，从而提高通信协议的识别准确性。协议转换子模块利用自动转换算法将不同设备的通信协议转化为标准化协议数据。这个子模块的目标是简化设备间的通信过程，提高通信的兼容性和稳定性。它能够将不同协议之间的数据转化为一种通用的标准化形式，使得设备之间可以更加方便地进行通信。
边缘数据处理模块包括数据标准化子模块、特征选择子模块和数据降维子模块。数据标准化子模块对标准化协议数据进行预处理，以确保数据的一致性和可比性，减少后续数据处理的难度。特征选择子模块选择对异常检测和系统建模有意义的特征，提高后续算法的效率和准确性。数据降维子模块减少数据的维度，降低存储和处理的成本，并提高算法的执行效率。
异常检测与诊断模块负责实时监测设备的异常行为并进行诊断包括实时异常检测子模块、历史数据对比子模块和故障诊断子模块。实时异常检测子模块通过模式识别和机器学习算法实时检测边缘预处理数据中的异常，及时发现设备的异常行为。历史数据对比子模块将实时数据与设备的历史数据进行比对，辅助异常的判断和诊断。故障诊断子模块通过分析异常数据和设备状态，生成异常与故障报告，帮助工程师准确诊断设备故障，提高故障处理的效率和准确性。
行为建模与系统拓扑模块用于对设备的行为进行建模和优化系统拓扑结构包括设备行为建模子模块、异常监测子模块和系统拓扑优化子模块。设备行为建模子模块利用深度学习技术对设备的行为进行建模，能够更好地理解设备的工作模式和行为规律。异常监测子模块根据设备的行为模型和实时异常报告进行监测，及时检测设备的异常行为，避免系统的进一步故障。系统拓扑优化子模块利用图神经网络等技术，优化工业控制系统的拓扑结构，提高系统的稳定性、可扩展性和性能。
强化学习通信优化模块用于优化通信过程包括状态定义子模块、动作与奖励定义子模块和深度Q网络训练子模块。状态定义子模块根据系统的实时状态和环境信息，定义优化通信过程中所需的状态，为后续的策略制定提供依据。动作与奖励定义子模块通过定义合适的动作和奖励函数，使强化学习算法能够在优化通信过程中选择合适的动作并获得奖励，逐步调整通信策略并达到优化目标。深度Q网络训练子模块通过训练深度Q网络，使其能够学习并优化通信策略，提高通信的效率和资源利用率。
边缘动态调度模块用于动态调度和管理边缘网关资源包括边缘虚拟化子模块、模块化部署子模块和动态调度策略子模块。边缘虚拟化子模块将网关进行模块化部署，提高资源管理和分配的灵活能力。模块化部署子模块根据实时的网络需求和状态，动态调度和部署相应的虚拟网关模块，实现资源的动态分配和优化。动态调度策略子模块结合优化通信策略，进行动态调度和资源分配，保证系统的稳定性，提高网络的响应速度和效率。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种智能化工业网关设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库，初步完成协议的自动转换，生成协议识别与初步转换数据；
在工业网关中部署边缘计算模块，通过机器学习和数据挖掘技术对所述协议识别与初步转换数据进行预处理、特征提取，生成边缘预处理数据，以降低传输量；
基于模式识别和机器学习算法，使用所述边缘预处理数据进行实时异常检测，通过对比设备历史数据和实时状态，实现故障诊断，生成异常与故障报告；
通过深度学习方法对设备行为进行建模，利用所述异常与故障报告，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，结合图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，建立设备行为模型；
引入强化学习算法，结合所述设备行为模型进行工业网关的资源和通信优，实现网络带宽的有效分配和数据流量的动态调整，生成优化的通信策略；
借助边缘虚拟化和容器化技术，将网关进行模块化部署，结合所述优化的通信策略进行动态调度，拟定虚拟化的网关部署方案。
2.根据权利要求1所述的智能化工业网关设计方法，其特征在于，利用深度学习模型对接入的设备通讯数据进行实时分析，自动识别不同设备的通讯协议，结合传统协议库，初步完成协议的自动转换，生成协议识别与初步转换数据的步骤具体为：
使用传感器或接口收集工业设备的通讯数据样本，建立设备通讯原始数据集；
使用缺失值填充、异常值剔除、数据标准化方法，对所述设备通讯原始数据集进行数据清洗和预处理，获取清洗后的设备通讯数据集；
使用PyTorch框架搭建CNN深度学习模型，优化器选择Adam，损失函数选择交叉熵，对所述清洗后的设备通讯数据集进行训练，生成通讯协议特征模型；
利用所述通讯协议特征模型与传统协议库，使用余弦相似度方法进行模型特征的比对，识别出设备通讯协议信息；
基于所述设备通讯协议信息，使用预定义的协议转换规则进行协议的自动转换，获取标准化的设备通讯协议数据。
3.根据权利要求1所述的智能化工业网关设计方法，其特征在于，在工业网关中部署边缘计算模块，通过机器学习和数据挖掘技术对所述协议识别与初步转换数据进行预处理、特征提取，生成边缘预处理数据，以降低传输量的步骤具体为：
选择NVIDIA Jetson系列边缘计算芯片，在工业网关中安装边缘计算硬件模块，生成边缘计算硬件环境；
利用MinMax标准化方法对标准化的设备通讯协议数据进行数据预处理，获取预处理后的设备通讯协议数据；
通过机器学习技术，使用随机森林算法中的特征重要性进行特征提取，从所述预处理后的设备通讯协议数据中提取关键特征，建立设备通讯关键特征数据；
利用数据挖掘技术，使用PCA方法对所述设备通讯关键特征数据进行降维，并选择主成分数量，得到边缘预处理数据。
4.根据权利要求1所述的智能化工业网关设计方法，其特征在于，基于模式识别和机器学习算法，使用所述边缘预处理数据进行实时异常检测，通过对比设备历史数据和实时状态，实现故障诊断，生成异常与故障报告的步骤具体为：
收集设备的历史通讯数据，并使用InfluxDB时间序列数据库存储数据，生成设备历史通讯数据存档；
利用模式识别技术，使用支持向量机与核函数，训练设备通讯正常模式模型；
将所述边缘预处理数据输入到设备通讯正常模式模型中，并利用Apache Kafka实时数据流框架，进行数据的实时传输与处理，生成设备实时状态信息；
比对设备历史通讯数据存档与设备实时状态信息，利用时间窗口技术，对设备状态进行滑动窗口分析，发现异常模式，生成异常与故障报告。
5.根据权利要求1所述的智能化工业网关设计方法，其特征在于，通过深度学习方法对设备行为进行建模，利用所述异常与故障报告，监测潜在的设备故障、入侵行为或异常操作，结合图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，建立设备行为模型的步骤具体为：
基于所述设备行为使用自编码器、PCA算法进行数据降维，获取处理后的特征数据；
利用深度学习算法，使用LSTM网络结构，基于处理后的特征数据进行模型训练，建立设备行为深度学习模型；
采用设备行为深度学习模型，并利用异常与故障报告作为测试集进行模型监测和调优，获取调优后的设备行为模型；
结合所述设备行为模型，采用图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，获取优化后的工业控制系统拓扑；
基于所述调优后的设备行为模型，再次优化工业控制系统的拓扑结构，建立完整的设备行为模型。
6.根据权利要求1所述的智能化工业网关设计方法，其特征在于，引入强化学习算法，结合所述设备行为模型进行工业网关的资源和通信优，实现网络带宽的有效分配和数据流量的动态调整，生成优化的通信策略的步骤具体为：
定义强化学习的状态、动作、奖励函数，所述状态具体为当前网络状态，动作具体为分配策略，奖励函数具体为通信效率，获取强化学习环境定义；
基于所述设备行为模型，结合强化学习环境定义，使用深度Q网络进行强化学习模型训练，获取训练完成的DQN模型；
通过所述DQN模型进行策略的推导，生成优化的通信策略；
根据所述设备行为模型和优化的通信策略，动态调整网络带宽，进行网络带宽有效分配，生成网络带宽分配方案；
根据所述网络带宽分配方案进行流量调整，得到动态调整的数据流量。
7.根据权利要求1所述的智能化工业网关设计方法，其特征在于，借助边缘虚拟化和容器化技术，将网关进行模块化部署，结合所述优化的通信策略进行动态调度，拟定虚拟化的网关部署方案的步骤具体为：
选择Kubernetes边缘虚拟化技术，作为所选虚拟化技术；
基于所选虚拟化技术将网关进行模块化部署，生成模块化的网关部署方案；
根据动态调整的数据流量和优化的通信策略，对所述模块化的网关部署方案进行动态调度，建立动态调度的网关部署；
对所述模块化的网关部署方案进行实际环境测试，验证部署方案的效率和稳定性，获取实际环境测试结果；
基于所述实际环境测试结果优化网关部署方案，拟定优化后的虚拟化网关部署方案。
8.一种智能化工业网关设计装置，其特征在于，所述一种智能化工业网关设计装置用于执行权利要求1-7所述的智能化工业网关设计方法，所述一种智能化工业网关设计装置是由协议识别与转换模块、边缘数据处理模块、异常检测与诊断模块、行为建模与系统拓扑模块、强化学习通信优化模块、边缘动态调度模块组成。
9.根据权利要求8所述的智能化工业网关设计装置，其特征在于，所述协议识别与转换模块利用深度学习分类算法对原始通讯数据进行实时分析，以识别设备的通讯协议，结合传统协议库，通过自动转换算法将所述通讯协议转化为标准化协议数据；
所述边缘数据处理模块在工业网关中部署，采用机器学习数据预处理技术对所述标准化协议数据进行预处理，执行数据标准化、特征选择、降维操作，生成边缘预处理数据；
所述异常检测与诊断模块采用模式识别和机器学习算法对边缘预处理数据进行分析，进行实时异常检测，与设备历史数据和实时状态进行比较，生成异常与故障报告；
所述行为建模与系统拓扑模块使用深度学习技术对设备行为进行建模，并根据所述异常与故障报告来监测设备故障或异常行为，基于图神经网络优化工业控制系统的拓扑结构，输出设备行为模型、优化拓扑；
所述强化学习通信优化模块引入强化学习算法，并结合设备行为模型，对资源和通讯进行优化，通过定义状态、动作和奖励，采用深度Q网络进行训练，从而生成优化通信策略；
所述边缘动态调度模块使用边缘虚拟化技术将网关进行模块化部署，结合所述优化通讯策略，根据实时的网络需求和状态，动态调度和部署相应的虚拟网关。
10.根据权利要求8所述的智能化工业网关设计装置，其特征在于，所述协议识别与转换模块包括数据接入子模块、深度学习识别子模块、协议转换子模块；
所述边缘数据处理模块包括数据标准化子模块、特征选择子模块、数据降维子模块；
所述异常检测与诊断模块包括实时异常检测子模块、历史数据对比子模块、故障诊断子模块；
所述行为建模与系统拓扑模块包括设备行为建模子模块、异常监测子模块、系统拓扑优化子模块；
所述强化学习通信优化模块包括状态定义子模块、动作与奖励定义子模块、深度Q网络训练子模块；
所述边缘动态调度模块包括边缘虚拟化子模块、模块化部署子模块、动态调度策略子模块。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117407662A (zh) * | 2023-12-15 | 2024-01-16 | 广州市齐明软件科技有限公司 | 一种传感器数据处理方法及系统 |
| CN117407662B (zh) * | 2023-12-15 | 2024-04-02 | 广州市齐明软件科技有限公司 | 一种传感器数据处理方法及系统 |
| CN117436849A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-23 | 广州宇翊鑫医疗科技有限公司 | 基于大数据技术的医疗器械维修处理方法及系统 |
| CN117436849B (zh) * | 2023-12-22 | 2024-06-04 | 广州宇翊鑫医疗科技有限公司 | 基于大数据技术的医疗器械维修处理方法及系统 |
| CN117596160A (zh) * | 2024-01-18 | 2024-02-23 | 中电山河数字科技(南通)有限公司 | 一种用于制造行业数据链路融通的方法和系统 |
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